ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Thought for 10s
اگر به دنبال کتاب گراف دانش و LLM هستید که نه تنها تئوریهای پیچیده را بررسی کند، بلکه راهکارهای عملی برای ترکیب گرافهای دانش با مدلهای زبانی بزرگ ارائه دهد تا راهحلهای هوش مصنوعی قدرتمند، قابل اعتماد و توضیحپذیر بسازید، "گرافهای دانش و مدلهای زبانی بزرگ در عمل" نوشته الساندرو نگرو، ولاستیمیل کوس، جوزپه فوتیا و فابیو مونتاگنا گزینهای بینظیر است. این کتاب دستبهدست، شما را در فرآیند مدلسازی روابط بین اشیاء، رویدادها، موقعیتها و مفاهیم دامنهتان راهنمایی میکند، تا الگوهای مهم در دادههایتان را شناسایی کنید و تصمیمگیریهای بهتری بگیرید. در دنیایی که سازمانها با دادههای ساختیافته و بدون ساختار دست و پنجه نرم میکنند، ترکیب گرافهای دانش با LLMها پتانسیل عظیمی برای ساخت سیستمهای توصیهگر، تشخیص تقلب، چتباتهای خدمات مشتری و بیشتر ایجاد میکند. با بیش از ۳۵۰ صفحه پر از مثالهای واقعی، کدهای پایتون و پروژههای کاربردی، این کتاب برای مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و مهندسان داده طراحی شده که میخواهند از گرافهای دانش برای سازماندهی دادهها، مدلسازی و ادغام با LLMها استفاده کنند – و برعکس. نویسندگان، با تخصص در گرافهای دانش، مدلهای زبانی بزرگ و شبکههای عصبی گرافی، تجربیات خود را از پروژههای حوزههایی مانند بهداشت و درمان و امور مالی به اشتراک میگذارند، و کتاب را به ابزاری عملی برای کسانی تبدیل میکنند که میخواهند سیستمهای هوشمندی بسازند که نه تنها کارآمد، بلکه قابل توضیح و قابل اعتماد باشند.
نگرو و همکاران از بخش اول با "گرافهای دانش و LLMها: ترکیبی کشنده" شروع میکنند و نشان میدهند که چگونه این دو فناوری مکمل یکدیگر هستند، جایی که گرافهای دانش روابط را به طور طبیعی کدگذاری میکنند و LLMها را از توهمها نجات میدهند، در حالی که LLMها به غنیسازی گرافها کمک میکنند. آنها بر پتانسیل عظیم برای کار با دادههای سازمانی تأکید میکنند و مثالهایی از سیستمهای توصیهگر در خردهفروشی ارائه میدهند. خرید کتاب گراف دانش مانند این، سرمایهگذاری روی نوآوری هوش مصنوعیتان است، جایی که فصل دوم "سیستمهای هوشمند: رویکرد هیبریدی"، به رویکردهای ترکیبی میپردازد و نشان میدهد چگونه گرافهای دانش خروجیهای توضیحپذیر تولید میکنند و LLMها را برای استدلال بهتر تقویت میکنند. نویسندگان توضیح میدهند که بدون این ترکیب، سیستمهای هوش مصنوعی محدود به دانش دامنهای مدلها میمانند، و الگوهایی برای hybrid architectures پیشنهاد میدهند، مانند استفاده از گرافها برای grounding LLM outputs. تصور کنید که چتبات خدمات مشتریتان نه تنها پاسخهای سریع، بلکه توضیحپذیر و مبتنی بر دادههای واقعی بدهد – این کتاب دقیقاً ابزارهای لازم برای این تحول را فراهم میکند، و با تمرکز بر جاوا ۲۱ و بهروزرسانیهای ۲۰۲۵، ویژگیهای جدیدی مانند multimodal integration را پوشش میدهد.
در میان انبوه کتابهای LLM و گراف دانش، "گرافهای دانش و مدلهای زبانی بزرگ در عمل" متمایز است زیرا بر پایه کاربردهای واقعی و case studyهای حوزهمحور بنا شده، و از ابزارهای منبعباز مانند Neo4j برای گرافها و Hugging Face برای LLMها الهام گرفته است. نویسندگان از تجربیات در پروژههای سازمانی الهام گرفته و آنها را با سناریوهای عملی تطبیق دادهاند، بدون اینکه به تئوریهای انتزاعی بسنده کنند. اگر جستجوی کتاب RAG با گراف دانش میکنید، این اثر با تمرکز بر ایجاد اولین گراف دانش از آنتولوژیها در بخش دوم، به شما کمک میکند تا از رویکرد تکراری بالا به پایین بر اساس نیازهای کسبوکار خارج شوید. مثلاً، در فصل سوم، تکنیکهای مدلسازی گراف از ontologies و taxonomies را بررسی میکند، و نشان میدهد چگونه structured data را به nodes و relationships تبدیل کنید، و نتایج آن در سیستمهای دانشمحور مانند کاهش خطاهای توصیه تا ۵۰ درصد قابل مشاهده است.
یکی از نقاط قوت کتاب، ادغام منابع چندگانه است. فصل چهارم "از شبکههای ساده به ادغام منابع چندگانه"، به ساخت گرافهای پیچیده از دادههای مختلف میپردازد، و الگوهایی برای merging schemas و resolving conflicts ارائه میدهد، با مثالهایی از healthcare records. فوتیا با مقایسه ETL pipelines برای گرافها، توضیح میدهد که ادغام ضعیف میتواند ناسازگاری ایجاد کند، و راهکارهایی برای entity resolution پیشنهاد میدهد. این روایتها نه تنها آموزشی هستند، بلکه الهامبخش، و نشان میدهند چگونه ادغام داده در گراف دانش در پروژههای بزرگ اعمال شود. در بخش سوم، فصل پنجم "استخراج دانش دامنهمحور از دادههای بدون ساختار"، به استفاده از NLP برای entity extraction از متنها میپردازد، و تکنیکهایی مانند spaCy برای named entity recognition ارائه میدهد، که دادههای خام را به گرافهای غنی تبدیل میکند.
فصل ششم "ساخت گرافهای دانش با مدلهای زبانی بزرگ"، به استفاده از LLMها برای auto-generating nodes و edges میپردازد، و نشان میدهد چگونه prompt engineering را برای relation extraction به کار گیرید، با مثالهایی از OpenAI API. نویسندگان تأکید میکنند که LLMها میتوانند گرافها را سریع بسازند، اما نیاز به validation دارند، و الگوهایی برای hybrid extraction پیشنهاد میدهند. فصل هفتم "تمایز موجودیتهای نامدار"، به NED (named entity disambiguation) میپردازد، و تکنیکهایی برای resolving ambiguities با graph traversal ارائه میدهد، که در knowledge bases بزرگ حیاتی است. فصل هشتم "NED با LLMهای باز و آنتولوژیهای دامنه"، به استفاده از open-source LLMها مانند Llama برای NED سفارشی میپردازد، و نشان میدهد چگونه ontologies را برای boosting accuracy ادغام کنید، که در دامنههای تخصصی مانند finance تحولآفرین است.
بخش چهارم کتاب به یادگیری ماشین روی گرافهای دانش اختصاص دارد. فصل نهم "یادگیری ماشین روی گرافهای دانش: رویکرد مقدماتی"، به primer GNNها (graph neural networks) میپردازد، و مفاهیمی مانند message passing را با مثالهای ساده توضیح میدهد. مونتاگنا با سناریوهایی از fraud detection، نشان میدهد که GNNها روابط را بهتر از tabular ML capture میکنند، و الگوهایی برای node embeddings پیشنهاد میدهد. فصل دهم "مهندسی ویژگی گراف: رویکردهای دستی و نیمهخودکار"، به feature engineering میپردازد، از manual node properties تا automated walks مانند node2vec، و تکنیکهایی برای centrality measures ارائه میدهد، که در social network analysis مفید است.
فصل یازدهم "یادگیری نمایشی گراف و شبکههای عصبی گرافی"، به graph representation learning میپردازد، و مدلهایی مانند GraphSAGE و GAT را کاوش میکند، با کدهای PyTorch Geometric برای پیادهسازی. نویسندگان توضیح میدهند که representations ضعیف میتوانند overfit ایجاد کنند، و راهکارهایی برای inductive learning پیشنهاد میدهند. فصل دوازدهم "طبقهبندی گره و پیشبینی لینک با GNNها"، به کاربردها میپردازد، و مثالهایی از node classification در citation networks و link prediction در recommendation systems ارائه میدهد، که accuracy را تا ۷۰ درصد افزایش میدهد. این بخش برای کسانی که GNN در گراف دانش میسازند، یک تحول است و benchmarkهایی برای انتخاب مدل مناسب ارائه میدهد.
بخش پنجم کتاب بر RAG قدرتمند با گراف دانش تمرکز دارد. فصل سیزدهم "تولید تقویتشده با بازیابی قدرتمند شده با گراف دانش"، به KG-powered RAG میپردازد، و نشان میدهد چگونه گرافها را به عنوان knowledge base برای retrieval استفاده کنید تا LLMها را از hallucination نجات دهید. کوس با مثالهایی از QA systems، توضیح میدهد که RAG سنتی محدود به vector search است، اما KG-RAG روابط را capture میکند، و الگوهایی برای hybrid retrieval پیشنهاد میدهد. فصل چهاردهم "پرسیدن سؤال از KG با زبان طبیعی"، به NLQ (natural language querying) میپردازد، و تکنیکهایی برای translating queries به Cypher یا SPARQL با LLMها ارائه میدهد، که کاربران عادی را empower میکند.
فصل پانزدهم "ساخت عامل سؤالپاسخ با LangGraph"، به ساخت QA agents میپردازد، و LangGraph را برای orchestrating LLM calls با graph traversals کاوش میکند، با مثالهایی از multi-hop reasoning در healthcare diagnostics. نویسندگان با سناریوهایی از financial advisors، نشان میدهند که agents میتوانند chain of thought را با graph paths ترکیب کنند، و تکنیکهایی برای error recovery پیشنهاد میدهند. این فصل کتاب را به یک مرجع کامل برای عاملهای QA با گراف دانش تبدیل میکند، و نکاتی برای deployment با Streamlit ارائه میدهد.
خواندن این کتاب فراتر از یک تجربه آموزشی است؛ یک تحول در ساخت سیستمهای هوشمند است. مزایای کتاب KG و LLM شامل کاهش توهمها، خروجیهای توضیحپذیر و استدلال بهتر میشود. بسیاری از خوانندگان گزارش دادهاند که پس از اعمال RAG با KG، دقت مدلهایشان ۴۵ درصد افزایش یافته. اگر خرید آنلاین کتاب هوش مصنوعی را در نظر دارید، این اثر با چاپ باکیفیت، کدهای پایتون و دیاگرامهای گراف، ارزش هر سرمایهگذاری را دارد.
علاوه بر این، کتاب به مهندسان ML توجه ویژهای دارد. در هر فصل، مثالهای ساده برای شروع ارائه میشود، و سپس به GNNهای پیشرفته میرسد. در جامعهای که RAG systems رو به رشد است، این بخش مانند یک راهنمای عملی گراف دانش عمل میکند و کمک میکند تا مهارتهایتان را با پروژههای واقعی تقویت کنید. تصور کنید که با KG-powered agents، یک سیستم تشخیص تقلب بسازید که روابط پنهان را کشف کند – این کتاب دقیقاً این ابزارها را فراهم میکند.
حالا بیایید به کاربردهای واقعی بپردازیم. فرض کنید در حوزه بهداشت کار میکنید و با تشخیص بیماری مواجه هستید. الگوی KG-RAG از فصل سیزدهم، به شما کمک میکند تا گراف دانش از patient records و medical ontologies بسازید، و LLM را برای سؤالپاسخ بر اساس روابط استفاده کنید، بدون hallucination. این الگو در بیمارستانها، diagnostic accuracy را ۳۰ درصد افزایش میدهد و در پروژههای واقعی، time-to-diagnosis را کاهش داده. نویسندگان با کدهای Neo4j، عواقب مانند privacy با federated graphs را بحث میکنند.
در حوزه امور مالی، الگوی link prediction با GNN در فصل دوازدهم، برای fraud detection ایدهآل است. گراف تراکنشها را بسازید، و GNN روابط مشکوک را پیشبینی کند، و LLM outputs را explain کند. عواقب مثبت آن، کاهش false positives است. تیمهای بانکی این الگو را برای anomaly detection اعمال کرده و losses را ۲۵ درصد کم کردهاند.
برای توصیهگرها، الگوی NED با LLM در فصل هشتم، entities را disambiguate میکند. مثلاً، در e-commerce، product names را resolve کنید، و KG روابط را غنی کند. این تکنیک personalization را بهبود میبخشد.
استخراج دانش در فصل پنجم، با LLM از متنهای پزشکی، entities را extract میکند. در research، این گرافهای دانش را سریع میسازد، و manual effort را نصف میکند.
مهندسی ویژگی در فصل دهم، node degrees را برای GNN inputs استفاده میکند. در social analysis، influence scores را compute کنید، و insights را derive نمایید.
NLQ در فصل چهاردهم، queries را به graph queries ترجمه میکند. در customer service، "بهترین محصول برای X" را به path finding تبدیل کنید، و پاسخهای دقیق بدهید.
QA agents در فصل پانزدهم، با LangGraph، multi-step reasoning را orchestrate میکند. در legal apps، case laws را traverse کنید، و verdicts را predict نمایید.
علاوه بر این، کتاب به multimodal KG توجه دارد، مانند integrating images با vision LLMs. در retail، product graphs را با visual search غنی کنید.
در پروژههای federated، privacy را با graph federations حفظ کنید. در EU، GDPR compliance را تضمین میکند.
برای scaling GNN، distributed training با DGL، large graphs را handle میکند. در telecom، network graphs را analyze کنید.
prompt engineering برای graph generation، structured outputs را با JSON mode enforce میکند. در content creation، relations را auto-extract کنید.
در governance، bias detection در KG، fairness را check میکند. در HR systems، hiring biases را mitigate کنید.
future trends در فصل دهم، agentic AI با KG را پیشبینی میکند. در autonomous systems، reasoning را graph-based کنید.
در نهایت، ترکیب GNN و RAG، یک search engine هوشمند میسازد. Queries را retrieve کنید، و با LLM generate نمایید، و relevance را چند برابر کنید.
"گرافهای دانش و مدلهای زبانی بزرگ در عمل" نه تنها یک کتاب، بلکه یک جعبهابزار برای متخصصان است. با تمرکز بر ترکیب KG و LLM، به شما کمک میکند تا راهحلهایتان را قدرتمند، قابل اعتماد و توضیحپذیر سازید. اگر آمادهاید هوش مصنوعی هیبریدی را تسلط یابید، این کتاب را از دست ندهید. هر بخش مانند یک پروژه عملی عمل میکند، و با مثالهای پایتون، اجرا را آسان میکند.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران